基于LiDAR和MERSI数据滇西北乔木生物量反演关键技术研究

Compared with traditional RS means, some information of forest height and vertical structure can be directly measured using LiDAR. It has made up some shortage of the other RS technology. But it is difficult that a large-scale full-covered data will be provided by LiDAR. Airborne LiDAR may get a high precision data in small region.But the data is huge and a high cost. Spaceborne LiDAR can provide a full-covered global data,but only a sampling facual data. So it is important that how to combine airborne-spaceborne LiDAR and traditional optics RS technology is to estimate full-scale foest parameter. Based on a small foot-print point cloud airborne LiDAR and the large foot-print spaceborne ICESat/GLAS waveform data, combined MERIS data, the forest biomass inversion will be researched in Southwest Mountainous Region in this study. The contents including: 1)to pick up forest vertical structure parameters(percentile of canopy height, canopy density) by airborne LiDAR and biomass inversion using airborne LiDAR in a test region; 2)to pick up waveform vegeation index using waveform data of spaceborne LiDAR; 3)based on linear/nonlinear simultaneous equations models facula of GLAS forest biomass inversion; 4)in southwest mountainous region forest biomass inversion and mapping combined MERIS and GLAS.

与传统遥感手段相比，激光雷达（LiDAR）最主要优势是能够直接测量森林的高度和垂直结构信息。机载LiDAR可以获取小区域森林参数极高的反演精度，但是费用昂贵；星载GLAS数据可以覆盖全球但目前只能提供采样点光斑数据，且每个光斑面积相对较大，导致对应地面的样地观测数据不易大范围获取。如何将机载-星载激光雷达与传统光学遥感技术手段相结合进行全面的森林参数精度估计,进而反演区域森林生物量具有重要现实意义。本研究以机载点云数据和星载GLAS波形数据为信息源，结合光学遥感MERIS数据，对滇西北乔木林进行连续生物量反演，研究内容包括：1）试验区不同地物激光雷达回波模型建立及波形分解算法设计；2）机载激光雷达森林垂直结构参数的提取及生物量反演；3）不同地形条件下星载LiDAR 波形植被指数提取及乔木林生物量反演精度分析；4）星载ICEsat/GLAS数据和MERSI数据复合进行区域森林生物连续反演。

本项目以滇西北“三江并流”核心区香格里拉为试验区，以机载点云数据和星载GLAS波形数据为主要信息源，结合地面样地调查和光学遥感MERIS数据，在前期进行机载激光雷达点云分类、星载GLAS数据波形分解及MERIS遥感数据合成基础上，提取飞行试验区机载LiDAR点云森林计测参数和星载GLAS光班波形参数，建立了机载激光雷达点云数据和星载GLAS大光斑的生物量遥感估测模型，结合MERIS合成数据，对滇西北乔木林生物量进行连续反演，研究取得主要成果包括：1）典型地物LiDAR波形回波模型的建立及波形数据处理。基于辐射传输机理，建立了裸地、山地、农田、建筑、森林、水体等多种典型地物的激光雷达回波波形模型，模拟典型地物的激光雷达波形特点，发展乔木波形的识别算法；针对最新发展的记录波形数据的LiDAR系统，完成了LiDAR波形分解算法；2）激光雷达森林垂直结构参数的提取及生物量精确反演。完成了机载LiDAR森林垂直结构参数的提取及生物量估测模型的建立，模型的决定系数为0.8，均方根误差为1.53 ton/hm2；同时，完成了星载LiDAR波形植被参数的提取及GLAS光斑冠层高度、生物量估测模型的建立，生物量模型的决定系数为0.57，均方根误差为28 t/hm2；3）星载GLAS数据和光学MERSI数据复合进行乔木生物量反演研究。通过试验区机载LiDAR模型获得的高精度森林地上生物量作为星载GLAS光斑内森林生物量模型训练样本，建立试验区域星截GLAS样点波形指数与森林地上生物量的关系模型和区域尺度冠层高度模型，完成了GLAS+MERSI进行区域森林地上生物量连续制图。区域尺度森林生物量遥感估测模型决定系数为0.76，均方根误差为27.88t/hm2，研究区森林生物量共为1.185×108t。